python装饰器

1.函数装饰器的工作原理 函数装饰器的工作原理是怎样的呢？假设用 funA() 函数装饰器去装饰 funB() 函数，如下所示： #funA 作为装饰器函数 def funA ( fn ) : #... fn ( ) # 执行传入的fn参数 #... return '...' @funA def funB ( ) : #... 实际上，上面程序完全等价于下面的程序： def funA ( fn ) : #... fn ( ) # 执行传入的fn参数 #... return '...' def funB ( ) : #... funB = funA ( funB ) 通过比对以上 2 段程序不难发现，使用函数装饰器 A() 去装饰另一个函数 B()，其底层执行了如下 2 步操作： 将 B 作为参数传给 A() 函数； 将 A() 函数执行完成的返回值反馈回 B。 举个实例： #funA 作为装饰器函数 def funA ( fn ) : print ( "C语言中文网" ) fn ( ) # 执行传入的fn参数 print ( "http://c.biancheng.net" ) return "装饰器函数的返回值" @funA def funB ( ) : print ( "学习 Python" ) 程序执行流程为： C语言中文网 学习 Python http : // c .

此文参考python文档，然后结合自己的理解，写下来，一方面方便自己，让自己好好学习，顺便回忆回忆；另一方面，让喜欢的盆友也参考一下。 经查询，3.6版本总共有68个内置函数，主要分类如下： 数学运算（7个） 类型转换（24个） 序列操作（8个） 对象操作（9个） 反射操作（8个） 变量操作（2个） 交互操作（2个） 文件操作（1个） 编译执行（4个） 装饰器（3个） 数学运算： 数学运算 abs() 求数值的绝对值 divmod() 返回两个数值的商和余数 max() 返回可迭代对象哄的元素中的最大值或者所有参数的最大值 min() 返回可迭代对象哄的元素中的最大值或者所有参数的最小值 pow() 返回两个数值的幂运算或者其与指定整数的模值 round() 对浮点数进行四舍五入值 sum() 对元素类型是数值的可迭代对象中的每个元素求和 类型转换： 类型转换 bool() 根据传入的参数的逻辑值创建一个新的布尔值 int() 根据传入的参数创建一个新的整数 float() 根据传入的参数创建一个新的浮点数 complex() 根据传入的参数创建一个新的复数 str() 返回一个对象的字符串表现形式 bytearray() 根据传入的参数创建一个新的字节数组 bytes() 根据传入的参数创建一个新的不可变字节数组 memoryview() 根据传入的参数创建一个新的内存查看对象

本文目录 函数基础 函数的返回值 函数的参数 函数对象 函数嵌套 名称空间 作用域 闭包函数 装饰器 函数递归 三元表达式、列表生成式、字典生成式 内置函数 迭代器 生成器 函数基础 函数，即具备某一功能的工具。 函数的存在意义：程序的组织结构不清晰，可读性差；代码冗余；可扩展性差 使用函数必须遵循的规则：先定义，后调用 def 函数名(参数1,参数2,...): """ 文档注释 """ code1 code2 code3 ...... return 返回值 def:定义函数的关键字 函数名: 就相当于一个变量名,指向函数的内存地址, 注意:函数的内存地址()就可以出发函数体代码的执行 参数: 参数是函数的调用者为函数体代码传值的媒介,在python中函数的参数无需声明类型 """文档注释""" : 推荐写上 代码块：就是函数体功能的具体实现 return 返回值 ：函数体代码块运行的成果 定义无参函数：当函数体代码逻辑不依赖任何传入的值就能执行，就不需要定义函数 定义有参函数：当函数体的代码逻辑依赖于外部调用者传入的值才能执行，必须定义参数用来接收外部传入的值 #1.1 无参函数 # def foo(): # print('from foo') # foo() #1.2 有参函数 # def bar(x,y): # print(x,y) # bar(1,2) #1.3 空函数

一函数基础 1.1 函数分类 a.内置函数:为了方便我们的开发，针对一些简单的功能，python解释器已经为我们定义好了的函数即内置函数。对于内置函数，我们可以拿来就用而无需事先定义，如len(),sum(),max() b.自定义函数:很明显内置函数所能提供的功能是有限的，这就需要我们自己根据需求，事先定制好我们自己的函数来实现某种功能，以后，在遇到应用场景时，调用自定义的函数即可。 1.2 定义函数 #语法 def 函数名(参数1,参数2,参数3,...): '''注释''' 函数体 return 返回的值 #1、无参：应用场景仅仅只是执行一些操作，比如与用户交互，打印 #2、有参：需要根据外部传进来的参数，才能执行相应的逻辑，比如统计长度，求最大值最小值 #3、空函数：设计代码结构 1.3 调用函数 1 语句形式：foo() 2 表达式形式：3*len('hello') 3 当中另外一个函数的参数：range(len('hello')) 函数练习： ''' 1、写函数，，用户传入修改的文件名，与要修改的内容，执行函数，完成批了修改操作 ''' import os def foo(x,y,z): ''' :param x: 文件名 :param y: 修改的内容 :return: ''' with open(x,'r')as f_read,open('tmp.txt','w'

说明：以下是我学习整理的有关Python的相关笔试或者面试题，因为题目是自己解答的，如有错误，欢迎指出！ 2018-09-06 1.简述函数式编程 　　答：在函数式编程中，函数是基本单位，变量只是一个名称，而不是一个存储单元。除了匿名函数外，Python还使用fliter(),map(),reduce(),apply()函数来支持函数式编程。 2.什么是匿名函数，匿名函数有什么局限性 　　答：匿名函数，也就是lambda函数，通常用在函数体比较简单的函数上。匿名函数顾名思义就是函数没有名字，因此不用担心函数名冲突。不过Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。 3.如何捕获异常，常用的异常机制有哪些？ 　　答：如果我们没有对异常进行任何预防，那么在程序执行的过程中发生异常，就会中断程序，调用python默认的异常处理器，并在终端输出异常信息。 　　①try...except...finally语句:当try语句执行时发生异常，回到try语句层，寻找后面是否有except语句。找到except语句后，会调用这个自定义的异常处理器。except将异常处理完毕后，程序继续往下执行。finally语句表示，无论异常发生与否，finally中的语句都要执行。 　　②assert语句：判断assert后面紧跟的语句是True还是False

语言特点：开源、跨平台，扩展性强、类库多 主流开发工具：pycharm 学习版本：python3.6.5 基础： 注释用“#” 基本数据类型(4种)： 整数 int 浮点数float 字符串str 布尔值bool (True、False) 序列(3种)： 字符串 列表[1, 2, 3] 存储的内容可以变更 增加append() 移除remove() 元组（“1”, “2”, “3”）存储的内容不可以变更 序列的基本操作 成员关系in / not in 连接+ 重复* 切片[:] 了解方法： filter() list() len() 字典 {1:2, 2:3, 3:4} 分支 if 表达式: xxx elif 表达式: xxx else: xxx 了解方法：input() 接受用户输入 循环 while 表达式： 循环内容 for 迭代变量 in 可迭代对象： 循环内容 break\continue range(startNum,endNum) time.sleep(1) 与操作：and 列表推导式: [i *i for i in range(1,11) if i%2 ==0] 字典推导式：{i : 0 for i in [1,2]} 文件操作 file1 = open(“a.txt”, “w/r”) 打开文件 file1.read() 输入 file1.readLine()

1) 函数参数 1. 必选参数在前，默认参数在后 ( 多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数 ) 2. 可变参数：参数前面加了一个 * 号（在 list 或 tuple 前面加一个 * 号，把 list 或 tuple 的元素变成可变参数传进去）； 3. 关键字参数 : 参数前面加了个 ** , （在 dict 的前加 ** ， dict 中所有 key-value 用关键字参数传入到函数的 ** 变量中， ** 变量将获得一个 dict ，注意变量获得的 dict 是一份拷贝，对变量的改动不会影响到函数外的 dict ）。 如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数： def person(name, age, *, city, job):#（只接收city和job作为关键字参数） 命名关键字参数需要一个特殊分隔符 * ， * 后面的参数被视为命名关键字参数 作用：限制要传入的参数的名字，只能传我已命名关键字参数。 如果函数定义中已经有了一个可变参数，后面跟着的命名关键字参数就不再需要一个特殊分隔符 * 了： def person(name, age, *args, city, job): ps: 定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象！ 2 ）列表生成器 示例：L1 = ['Hello', 'World', 18,

'''概念：是一个闭包，把一个函数当做参数,返回一个替代版的函数，本质上就是一个返回函数的函数'''#简单的装饰器def func1(): print("sunck is a good man")def outer(func): def inner(): print("*******************") func() return inner#f是函数func1的加强版本f = outer(func1)f() 来源： https://www.cnblogs.com/pygo/p/12253173.html

Python基础+爬虫基础 一、python的安装： 1、建议安装Anaconda，会自己安装一些Python的类库以及自动的配置环境变量，比较方便。 二、基础介绍 1、什么是命名空间：x=1,1存在内存中，x命名空间是存放名字x与1绑定关系的地方。 2、命名空间的加载：python解释器先启动，先加载内置命名空间，然后以文件为基础，加载全局命名空间，在执行文件的过程中如果调用函数，则临时产生局部命名空间。 3、名字的查找顺序：局部命名空间——全局命名空间——内置名称空间。 在全局无法查看局部，在局部可以查看全局。 三、global与nonlocal关键字： 1、什么是闭包：内部函数包对外部作用域而非全局作用域的引用。2、闭包的意义：返回的函数对象，不仅仅是一个函数对象，在该函数外还包了一层作用域，这使得，该函数无论在何处被调用，优先使用自己外层包裹的作用域。 应用领域：延迟计算 四、装饰器： 定义：装饰他人的器具，本身可以是任意可调用对象，被修饰者也可以是任意可调用对象、 强调装饰器原则：1、不修改被装饰对象的源代码。2、不修改被装饰对象的调用方式。3、装饰器的目标：在遵循1和2的前提下，为被装饰对象添加上新功能。 五、迭代器： 迭代的工具，是一个重复的过程，每次重复一次迭代，并且每次迭代的结果都是下次迭代的初始值。 1、可迭代对象是指内置有 __iter__方法的对象和_

@property装饰器 把一个方法变成属性调用 好处是方便调用 class Student(object): @property def score(self): return self._score @score.setter def score(self,value): #此处省略检查是否参数合法 self._score = value 只使用@property而不不对该函数setter方法，表示定义为只读属性 class Screen(object): """docstring for Screen""" @property def width(self): return self._width @width.setter def width(self,value): self._width = value @property def height(self): return self._height @height.setter def height(self,value): self._heigth = value @property def resolution(self): return self._heigth * self._width s = Screen() s.width = 1024 s.height = 768 print('resolution ='